在python上使用append迭代股票行情数据

我试图结合一系列基于日期的股票行情数据。 但它不起作用。请帮忙

import pandas as pd
import tushare as ts


def get_all_tick(stockID):

    dates=pd.date_range('2016-01-01',periods=5,freq='D')
    append_data=[]

    for i in dates:

        stock_tick=pd.DataFrame(ts.get_tick_data(stockID,date=i))
        stock_tick.sort('volume',inplace=True, ascending=False)
        stock_tick=stock_tick[:10]
        stock_tick.sort('time',inplace=True, ascending=False)

        append_data.append(stock_tick.iterrows())


get_all_tick('300243')

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我自己想出来的

def get_all_tick(stockID):
.........
df = pd.DataFrame()
for i in get_date:

    stock_tick = ts.get_tick_data(stockID, date=i)
    stock_tick['Date']=i
    stock_tick.sort('volume', inplace=True, ascending=False)
    stock_tick = stock_tick[:10]
    stock_tick.sort('time', inplace=True, ascending=False)
    df = df.append(stock_tick)

    df.to_excel('tick.xlsx',sheet_name='Sheet1')

get_all_tick('300243')

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你说它不起作用是什么意思，你有错误吗？意外输出？如果你想要帮助我，你需要提供更多的细节。运行代码后，它不会显示任何内容。我想我可能用错了循环函数。我两周前刚刚学习了python，并尝试将其用于金融数据。